深度学习预测模型python

很高兴回答您的问题！深度学习预测模型通常使用Python编写，使用的主要库包括TensorFlow、Keras、PyTorch等。以下是一个简单的使用Keras库构建神经网络模型进行预测的例子：

# 导入Keras库和其它必要的库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个简单的神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

# 准备输入数据和标签
data = np.random.random((1000, 100))
labels = np.random.randint(10, size=(1000, 1))

# 将标签转换为One-hot编码
one_hot_labels = keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=10)

# 训练模型
model.fit(data, one_hot_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 对新数据进行预测
test_data = np.random.random((1, 100))
pred = model.predict(test_data)

这里的例子使用的是一个简单的全连接神经网络模型，输入数据的维度为100，输出10个类别。首先使用`model.compile()`方法指定损失函数、优化器和评价指标，然后使用`model.fit()`方法进行模型训练。最后使用`model.predict()`方法对新数据进行预测。